阿里巴巴
数据技术及产品部-AI领域专家-导演方向
数据技术及产品部-AI领域专家-导演方向
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Aigc
Ai产品化
Kling
Sora
多模态生成
影视导演
提示词工程 (Prompt Engineering)
视听语言
视频生成
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
阿里核心AI部门、前沿多模态技术、高薪高成长、跨界影视专家岗
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比AI产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4910 个在招 · 其中AI产品经理 约 130 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里数据技术及产品部下的AI领域专家（导演方向），旨在将资深影视导演的专业审美与视听语言转化为可量化的标准，以指导AI视频生成模型
核心工作包括定义商业TVC及短剧的质感与节奏标准，通过提示词工程挖掘模型能力边界，并对AI生成内容进行专业诊断与优化，填补艺术创作与算法技术之间的鸿沟
最低要求
本科及以上学历，影视编导、导演、戏剧与影视学、电影学、广播电视编导或视觉艺术相关专业
具备3年及以上TVC广告、品牌宣传片、电影或短剧的执导/编剧经验，有成熟的商业作品落地
视听语言专家：对构图、光影、色彩、剪辑节奏有极高的敏感度，能一眼识别AI生成视频中的违和感与逻辑漏洞
AIGC认知：了解多模态生成技术（文生视频、图生视频等）的行业动态，熟悉主流模型（如Sora、Runway ML、Kling等）的技术特点与趋势
具备AI视频工具（如Sora, Kling, Vidu等）的深度实操经验，或在AIGC社区有高质量作品发布
工作职责
有影视制作流程、导演，对画面质感、短剧节奏，电商埋点等细分场景有自己的见解，且能够把对应的“好”与“不好”分维度定义出来，并基于定义出来的维度进行评判
比如和模型算法一起定义什么才叫“符合商业 TVC 的高级质感”、什么叫“短剧的爆点节奏”
具备将导演脑子里的“感觉”，变成可量化的标准表格
同时通过精准的提示词工程（PE）挖掘模型在运镜、光影、物理规律等方面的能力边界
对数据有一定的敏感性，比如同样看产出的视频，他能一眼挑出：“这里越轴了、这里的补光逻辑不对、这个短剧的节奏卡点慢了 0.5 秒”
用极其专业的影视语言（运镜、光影、物理规律）去喂提示词，把模型的极限边界和瑕疵“榨”出来
视频生成烂了，能准确下诊断：“这句不是算法不行，是你 Prompt 写的有歧义”或者“提示词没问题，是模型底层对物理光影的理解崩了，算法组拿去重训”
优先资格
曾获得过行业知名广告类奖项或影视类奖项者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用最前沿，接触全球顶尖的多模态大模型技术
- 跨界融合优势，将传统影视专业能力在数字化时代重新变现，职业护城河深
- 依托阿里平台资源，拥有海量的数据支持和真实的商业落地场景
- 技术迭代极快，需要持续学习最新的AI模型能力和局限性
- 需要将模糊的艺术感觉精确量化，这对抽象思维和沟通能力要求极高
- 跨部门协作复杂，需平衡艺术追求与技术实现的可行性
- 适合既有深厚影视艺术底蕴，又对AI技术充满好奇心和动手能力的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为AIGC视频领域的行业标准制定者，推动AI视频技术在电商、广告等领域的深度应用
- 向AI产品负责人或技术艺术总监（TA）方向发展，带领团队探索更复杂的生成式AI应用场景
- 定义AI视频生成的美学标准：将主观的影视审美转化为客观、可量化的技术指标和评估维度
- 提示词工程与模型调优：利用专业影视知识编写和优化Prompt，挖掘AI模型在运镜、光影等方面的能力边界
- 质量诊断与反馈：对AI生成的视频内容进行专业级诊断，区分是算法缺陷还是输入问题，并向算法团队提供改进建议
- 深厚的影视专业功底：精通构图、光影、剪辑节奏等视听语言，具备3年以上商业视频执导经验
- AI工具实操能力：熟练掌握Sora、Kling等主流AIGC视频工具，理解多模态生成技术原理
- 量化思维与沟通力：能将感性艺术直觉转化为理性数据指标，并与算法工程师高效协作
申请策略
- 准备一份作品集，包含传统影视作品和AI生成作品的对比分析，展示你的专业洞察力
- 面试中重点阐述你对‘AI视频生成质量’的独特理解，以及你如何定义‘好’的视频
- 突出商业视频作品的成功落地案例，特别是体现你对画面质感和节奏把控的能力
- 展示AIGC实操成果，如高质量的AI生成视频作品、详细的Prompt调试记录或技术分析文章
- 强调将艺术标准量化的具体方法论，例如你如何建立评估体系或评分模型
- 深入理解主流视频生成模型（如Sora, Runway, Kling）的技术原理和当前瓶颈
- 学习基础的Python或API调用知识，以便更好地与算法团队沟通
- 提升结构化思维能力，练习将感性的艺术描述转化为结构化的数据指标
面试指南
- STAR法则：讲述具体项目背景、任务、行动和结果，重点突出量化过程
- 技术+艺术双视角：回答时既要体现影视专业度，又要展示对AI技术边界的清晰认知
- 协作导向：强调如何通过有效沟通和共同实验来解决技术与艺术的冲突
- 请举例说明你如何将一个抽象的影视美学概念（如‘高级质感’）转化为可量化的评估指标？
- 面对AI生成的视频出现逻辑错误（如物理规律违背），你如何判断是Prompt问题还是模型缺陷？
- 你如何看待当前主流AIGC视频工具（如Sora vs Kling）在商业应用中的优劣？
- 如果算法团队认为你的某些审美要求无法在当前技术下实现，你会如何处理？
- 深入研究阿里达摩院或通义实验室近期在视频生成领域的最新论文或产品发布
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的专家岗，薪资竞争力强，福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI与影视交叉的前沿领域，技术栈新颖，成长空间巨大，极大满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AIGC、多模态生成、Sora、Kling、Vidu、Prompt Engineering、视频生成
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂工作强度通常较高，虽为专家岗有一定自主权，但WLB一般，未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
推动AI技术在内容创作领域的落地，具有显著的社会创新价值和行业影响力，意义感动机较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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